反人臉識(shí)別技術(shù)層出不窮 刷臉還安全嗎?
當(dāng)今應(yīng)用較為成熟且廣泛的智能技術(shù)有哪些?人臉識(shí)別算是一例。《麻省理工科技評(píng)論》曾將其列為2017年“十大突破性技術(shù)”之一。
不過,隨著人臉識(shí)別技術(shù)的逐漸成熟,“反人臉識(shí)別”也頻繁出現(xiàn)在公眾視野之中。如今,僅用一張貼紙、一個(gè)紋身、一件特殊的T恤就能干擾人臉識(shí)別的新聞層出不窮。
對此,許多企業(yè)在進(jìn)行人臉識(shí)別驗(yàn)證的時(shí)候都需要配合活體檢測,以防被圖片蒙混過關(guān)。然而,這一方式也可以通過動(dòng)圖來破解。在某寶就有許多商家提供身份認(rèn)證活體檢測的動(dòng)圖,能夠做到點(diǎn)頭、眨眼、張嘴、搖頭等動(dòng)作。另外,2019年的美國黑帽大會(huì)上,騰訊玄武實(shí)驗(yàn)室的安全人員就通過給“無意識(shí)”的人員戴上專門設(shè)計(jì)的眼鏡,就能訪問機(jī)主的iPhone并通過移動(dòng)支付應(yīng)用程序向他們自己轉(zhuǎn)賬。
除此以外,人們對對抗樣本的關(guān)注度也逐漸攀升。所謂對抗樣本,就是將噪聲引入正常數(shù)據(jù)樣本,并導(dǎo)致人臉識(shí)別模型的識(shí)別出現(xiàn)錯(cuò)誤。對抗樣本使得深度學(xué)習(xí)模型的正確率嚴(yán)重下降,對現(xiàn)有模型提出了挑戰(zhàn),也對攻防提出了新要求。
從上述情況可以看出,人臉識(shí)別技術(shù)有很大的脆弱性,不僅易被破解,也容易讓垃圾樣本通過識(shí)別分類系統(tǒng)。
這顯示了人臉識(shí)別技術(shù)存在的風(fēng)險(xiǎn)。近幾年,兜售人臉信息、人臉數(shù)據(jù)泄露等新聞并不罕見,這些數(shù)據(jù)若被有心人利用,再配合一些“打包”出售的輔助數(shù)據(jù),就可以偽造某人的視頻資料,從而盜取資金,乃至從事非法活動(dòng)。
在人臉識(shí)別的幫助下,近年來警方破獲了許多案件,若不法分子也利用反人臉識(shí)別技術(shù)隱藏,將對案件的破獲產(chǎn)生不利影響。
當(dāng)然,這些技術(shù)的出現(xiàn)并非完全是壞事。如今人臉識(shí)別技術(shù)較為普遍,無論是街頭巷尾的攝像頭,還是人人隨身攜帶的手機(jī),人們很難完全避開被識(shí)別,而信息保護(hù)也無法做到萬無一失,反人臉識(shí)別技術(shù)若運(yùn)用得當(dāng),就可以為個(gè)人隱私提供保護(hù)。
既然如此,運(yùn)用人臉識(shí)別的系統(tǒng)還是否可靠?
實(shí)際上,在安全級(jí)別要求較高的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),人臉識(shí)別并非唯一認(rèn)證手段,而是配合虹膜識(shí)別、靜脈識(shí)別、密碼等其他手段進(jìn)行驗(yàn)證。系統(tǒng)設(shè)計(jì)者應(yīng)當(dāng)充分考慮應(yīng)用場景的需求,做到即便捷又安全。
而人臉識(shí)別技術(shù)用于追逃時(shí),不僅應(yīng)該考慮非目標(biāo)群體的隱私保護(hù),也應(yīng)該進(jìn)行多線索追蹤和多元取證,不能盲目依賴人臉識(shí)別技術(shù)。
在信息化的現(xiàn)代,人們分享的每一張照片、每一個(gè)視頻,都存在被非法利用的可能,因此當(dāng)自身利益受到侵害時(shí),應(yīng)該勇敢地拿起法律武器,及時(shí)向公安機(jī)關(guān)進(jìn)行舉報(bào),維護(hù)自己的合法權(quán)益。
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